杜 萌, 馬凌霄，任 海，隋 鑫，李 旭，馬 暢，全革

（遼寧省鹽堿地利用研究所，遼寧 盤錦 124010）

關鍵字：水稻產(chǎn)量；氣象因素；預測模型

全球氣候變暖作為一個不爭的事實， 對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成不可避免地影響［1］。 國內(nèi)外聚焦于研究氣候變化對農(nóng)業(yè)的影響。 由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與氣候關系密切， 任何程度的氣候變化都會給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及其相關過程帶來潛在的或顯著的影響［2］。 探討由于氣候改變引起的農(nóng)業(yè)變化以及其敏感性和脆弱性的變化，合理有效制定應對措施和對策，以及確保農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重大意義［3－8］。

水稻是我國主要糧食作物， 水稻生產(chǎn)對糧食安全和解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)都具有重要地位， 對提高國民經(jīng)濟具有重要影響［9］。 氣候變化對水稻生產(chǎn)的穩(wěn)定性和可持續(xù)性具有顯著影響。研究表明，未來氣候條件下，水稻產(chǎn)量大多表現(xiàn)為減產(chǎn)趨勢。本項目在盤錦地區(qū)開展， 研究氣象因素對盤錦地區(qū)水稻產(chǎn)量的影響， 找出盤錦地區(qū)氣象因素與水稻產(chǎn)量的關系， 產(chǎn)量與各年份氣象因素進行相關性和回歸性分析，得出水稻產(chǎn)量預測公式，為預測盤錦地區(qū)未來氣候變化對水稻產(chǎn)量影響提供依據(jù)，對指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及減少保障糧食生產(chǎn)安全具有現(xiàn)實意義。

1 試驗設計與方法

1.1 試驗地理位置

盤錦市位于遼寧省西南部， 遼河三角洲中心地帶，地理坐標為北緯40°39′～41°27′、東經(jīng)121°25′～122°31′之間。 總面積4 071 平方公里，占遼寧省總面積的2.75%。 暖溫帶大陸性半濕潤季風氣候區(qū)。 氣候特點為四季分明、雨熱同季、干冷同期、溫度適宜、光照充裕。

1.2 試驗數(shù)據(jù)來源與方法

試驗所需水稻單位面積產(chǎn)量及氣象要素均來自于遼寧省統(tǒng)計年鑒盤錦地區(qū)2009～2018 年。

一般把作物產(chǎn)量分解為趨勢產(chǎn)量、 氣象產(chǎn)量和隨機誤差3 個部分， 其中趨勢產(chǎn)量主要是受社會生產(chǎn)力發(fā)展平衡制約，也被稱為技術(shù)產(chǎn)量；氣象產(chǎn)量受氣候因素為主的短周期變化因子（農(nóng)業(yè)氣象災害為主）影響而波動；隨機誤差影響小，可忽略不計。水稻實際單產(chǎn)可表示：Y＝Y(jié)t＋Yw。式中，Y為水稻實際單產(chǎn)（kg·hm－2），Yt 為趨勢單產(chǎn) （kg·hm－2），Yw 為氣象單產(chǎn)（kg·hm－2）。

選用指數(shù)平滑法測定水稻趨勢產(chǎn)量， 根據(jù)公式Y(jié)w＝Y(jié)－Yt 計算得到氣象產(chǎn)量Yw。 在指數(shù)平滑中，平滑系數(shù)α 取值不同，計算出的平滑結(jié)果會有較大差異。 本研究平滑系數(shù)α 分別取0.1、0.3、0.5、0.7 和0.9，分別計算出趨勢產(chǎn)量，根據(jù)公式分離出氣象產(chǎn)量。

水稻趨勢產(chǎn)量：水稻實際產(chǎn)量為Y，n 年的水稻產(chǎn)量用Yn 表示，（n＋1）年的水稻產(chǎn)量用Y（n＋1）表示；n 年的趨勢產(chǎn)量為Yt（n），（n＋1）年的水稻趨勢產(chǎn)量為Yt（n＋1）

Yt（n＋1）＝αYn＋（1－α）Yt（n）

2 結(jié)果與分析

2.1 水稻趨勢產(chǎn)量的計算及氣象產(chǎn)量的分離

表1 為根據(jù)不同年份的水稻產(chǎn)量計算出水稻的趨勢產(chǎn)量， 進而分離出水稻氣象產(chǎn)量。 遼寧省2010、2011 年因暴雨引發(fā)的洪澇災害的影響，盤錦地區(qū)水稻在這兩年氣象產(chǎn)量在5 個不同系數(shù)α 下均為減產(chǎn)，說明根據(jù)公式得到的水稻氣象產(chǎn)量能大致體現(xiàn)出氣象因素對水稻產(chǎn)量的影響。

表1 不同年份的水稻趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量

2.2 氣象產(chǎn)量和各氣象因子的相關分析

盤錦地區(qū)水稻生育期為5 月到10 月，因此選用5 月到10 月的各主要氣象因子與氣象產(chǎn)量進行相關分析。 當平滑系數(shù)α＝0.1 時，5 月的最高溫度、6 月的平均氣溫、7 月的平均氣溫與氣象產(chǎn)量成顯著正相關，6 月的濕度與氣象產(chǎn)量成顯著負相關；當平滑系數(shù)α＝0.3 時，5 月的最高溫度、7 月的平均氣溫與氣象產(chǎn)量成顯著正相關； 當平滑系數(shù)α＝0.5 時，5 月的平均溫度、5 月的最高氣溫與氣象產(chǎn)量成顯著正相關，7 月的濕度與氣象產(chǎn)量成顯著負相關；當平滑系數(shù)α＝0.7 時，5 月的平均溫度與氣象產(chǎn)量成顯著正相關，7 月濕度、8 月濕度與氣象產(chǎn)量成顯著負相關； 當平滑系數(shù)α＝0.9時，5 月的平均溫度與氣象產(chǎn)量成極顯著正相關，7 月濕度、8 月濕度與氣象產(chǎn)量成顯著負相關；

2.3 氣象產(chǎn)量和關鍵氣象因素的回歸分析

根據(jù)氣象產(chǎn)量與各氣象因子的相關分析，在表2 中， 選取5 個平滑系數(shù)α 下相關性最高的2個氣象因素，分別與氣象產(chǎn)量進行回歸分析，結(jié)果見表3。

表2 氣象產(chǎn)量和各氣象因子的相關分析

表3 氣象產(chǎn)量與關鍵氣象因素回歸統(tǒng)計分析

R2（α＝0.9）＞R2（α＝0.7）＞R2（α＝0.3）＞R2（α＝0.1）＞R2（α＝0.5），表明α＝0.9 時模型擬合程度較高，同時標準誤差S（α＝0.9）最小，說明α＝0.9 時實際觀察點與所擬合的樣本回歸線的離差最小， 故選用平滑系數(shù)α＝0.9 時的分析結(jié)果。

由表4 可知，Significance F＝0.002510664 ＜0.01， 說明5 月的平均溫度及7 月濕度同時對水稻氣象產(chǎn)量影響極顯著。 以下分別用P5、P7 表示。

表4 平滑系數(shù)α = 0. 9 時方差分析

表5 中，P5 的P 值為0.008388503＜0.01，說明5 月的平均溫度對水稻氣象產(chǎn)量影響極顯著；P5 的P 值為0.019839831＜0.05，說明7 月濕度對水稻氣象產(chǎn)量影響顯著。

表5 平滑系數(shù)α = 0. 9 時回歸參數(shù)

綜上， 水稻氣象產(chǎn)量方程可表示為：Yw＝－1824.74＋352.13×P5－55.67×P7

設盤錦地區(qū)水稻實際產(chǎn)量為Y，n 年的水稻產(chǎn)量用Yn 表示，（n＋1）年的水稻產(chǎn)量用Y（n＋1）表示；n 年的趨勢產(chǎn)量為Yt（n），（n＋1）年的水稻趨勢產(chǎn)量為Yt（n＋1），已知α＝0.9，則（n＋1）年的水稻趨勢產(chǎn)量為

Yt（n＋1）＝0.9Yn＋（1－0.9）Yt（n）

盤錦地區(qū)（n＋1）年的水稻預測產(chǎn)量為

Y（n＋1）＝0.9Yn＋0.1Yt（n）＋（－1824.74＋352.13×P5－55.67×P7）

其中，P5、P7 為盤錦地區(qū)（n＋1）年的5 月平均氣溫、7 月的濕度。

2.4 水稻產(chǎn)量預測方程結(jié)果驗證

檢驗2010～2018 年，預測產(chǎn)量的準確度。

由表6 可知2010 年到2018 年的預測準確度均大于95%，其中2011 年準確度最低為96.01%，2015 年準確度最高為99.68%， 表中各年的預測平均值為98.57%。

表6 盤錦地區(qū)2010～2018 年水稻產(chǎn)量與預測產(chǎn)量

3 結(jié)論與討論

盤錦地區(qū)的水稻氣象產(chǎn)量與盤錦當?shù)貧庀蟾饕蛩鼐哂幸欢ǖ南嚓P性。 根據(jù)公式分離出的氣象產(chǎn)量能大致體現(xiàn)出氣象因素對水稻產(chǎn)量的影響，說明其水稻產(chǎn)量與氣象因素也具有一定的相關性，其中，5 月平均溫度及7 月的濕度對水稻氣象產(chǎn)量的相關系數(shù)較高，∣r∣相對較大。 5 月為盤錦地區(qū)水稻移栽期，如果當期溫度不穩(wěn)定，過高過低都會影響水稻秧苗的正常生長；7 月主要為盤錦地區(qū)水稻拔節(jié)期， 這時空氣中濕度越大越易發(fā)生病害蟲害現(xiàn)象， 影響水稻正常生長發(fā)育從而發(fā)生減產(chǎn)。

通過回歸分析可知5 月平均溫度對水稻氣象產(chǎn)量影響極顯著；7 月濕度對水稻氣象產(chǎn)量影響顯著； 二者共同作用于水稻氣象產(chǎn)量表現(xiàn)為極顯著， 可以進一步說明盤錦地區(qū)水稻產(chǎn)量受二者影響顯著。

在長時間序列的作物產(chǎn)量與氣候因子關系的觀測統(tǒng)計研究中， 分離趨勢產(chǎn)量而得到準確的氣候產(chǎn)量就顯得尤其重要， 不同趨勢產(chǎn)量模擬方法分離的氣候產(chǎn)量的結(jié)果可能不同， 甚至截然相反［10］。試驗采用平滑指數(shù)法，設置5 個不同的平滑系數(shù)α 得到其相應的氣象產(chǎn)量，根據(jù)回歸統(tǒng)計分析最終取α 等于0.9 時，其預測模型擬合優(yōu)度最高、誤差較小，預測水稻產(chǎn)量的準確度也較高。試驗研究氣象因素對盤錦地區(qū)水稻產(chǎn)量的影響， 為預測盤錦地區(qū)水稻產(chǎn)量提供依據(jù)， 對指導當?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)及保障糧食生產(chǎn)安全提供依據(jù)。